Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 97,725 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
エージェントワークフロー
Место роли и обмен делателей. Стояние: «встань на канал», «открой сокет», «меня не слышно», undelivered, hold the socket, «записи уходят без автора», «кадр срезан», перевзвод сторожа, «уйди с места», revoke. Обмен: «это не моя зона», «спроси у второго агента», ask another agent, «слово в дело», escalate to the owner, «кто этим владеет», «сведи их», «не пилите одно и то же». Обычно место берёт iskron_stand на старте двери; сюда — без тула, при отказе, починке, уходе, и за тем, кому и чем говорить: слово в деле, строка, вимарша. Нужны iskron_*.
読者が誤読できない英語を書く:1 語に 1 つの意味、能動態、単純な時制、1 文に 1 つの考え、短い文。ASD-STE100(Simplified Technical English)に基づく。これは航空機の整備マニュアル向けに書かれた制御言語の標準である。エージェントが生成し、他者がそれに基づいて行動するあらゆる文章に使用する。レポートと調査結果、PR の説明とコミットメッセージ、別のエージェントに渡す指示、ツールの説明、エラーメッセージ、ステータス要約、プロンプトが含まれる。依頼に応じても使用し、"simplify this"、"make this readable"、"too dense"、"rewrite in STE"、"simplified technical english"、"ASD-STE100" などのトリガーがある。
Claude Code エージェントの frontmatter とシステムプロンプトを作成するための正典ガイド。(1) 新しいエージェントの作成、(2) プラグインへのエージェント追加、(3) エージェント frontmatter の記述、(4) システムプロンプトの設計、(5) <example> トリガーブロックの設定、(6) ツールの制限、(7) model inherit の設定、(8) 非推奨の agent true フラグの移行、(9) "agent never triggers" の修正、(10) スキルにエージェントのトリガー網羅性を確保する場合に積極的に有効化する。提供内容：エージェントテンプレート、リーンオーケストレーターパターン、検証チェックリスト。
エージェントワークフローの設計、レビュー、デバッグを行い、マルチエージェント設計にエスカレーションする前に、リクエストがプロンプト、インストラクション、スキル、エージェント、hook のどれを使うべきかを判断する。.agent.md / .instructions.md / .prompt.md / AGENTS.md の作業、ワークフローアーキテクチャ、オーケストレーション計画、スケジュール自動化のモデル割り当て、またはエージェントワークフローが過剰かもしれない場合に使用する。'agent workflow'、'create agent'、'automation models'、'ワークフロー設計'、'orchestrator' で発動する。
実ブラウザが必要なあらゆるタスクに使用する。Web ページの閲覧、ログインが必要なサイトへのアクセス、Web UI の操作、ソーシャルメディアのスクレイピング(小紅書/Weibo/Twitter/X など)、JS レンダリングや動的ページの読み取り、ボット検出の回避、フォーム入力、e2e チェック、一般的な Web 自動化。ページに JS 実行、認証済みセッション、インタラクション、ステルスが必要な場合は常に WebFetch より優先する。ターミナルのコマンドライン(`bridgic-browser ...`)または Python SDK(`from bridgic.browser.session import Browser`、`from bridgic.browser.tools import BrowserToolSetBuilder`)で呼び出す。アクセシビリティスナップショットの ref、コマンドライン-SDK のマッピング/移行、コマンドラインの操作手順から SDK コードの生成も対象。
Claude Code エコシステムを監査する — スキルの健全性と陳腐化、プロジェクトのアクティビティの脈拍、CLAUDE.md の指示のドリフト、Mac Mini のサービス状態。ユーザーがエコシステムの健全性、陳腐化したスキル、放棄されたプロジェクト、システム状態、インフラチェック、「何が壊れているか」「何が陳腐化しているか」「自分のセットアップはどうか」について尋ねる場合、または Claude Code 環境の状態のレビューを求めるあらゆるリクエストでこのスキルを使う。"/ecosystem"、"audit my ecosystem"、"ecosystem health"、"ecosystem audit" でもトリガーする。
Agent プリミティブモジュール（skill、persona スコープファイル、スコープ付きルールファイル、オーケストレーターワークフロー）を起草する前に、または既存のものをリファクタリングするときに本 skill を使用する。任意の Agent ハーネス（Claude Code、Copilot、Cursor、OpenCode、Codex）をまたいで Agent モジュールの設計、再構成、批評を求められたとき、あるいはワークフローをコスト効率化する、モデル呼び出しを能力でルーティングする、キャッシュ規律を考慮して設計する、token 消費を削減する、モデルクラスを選定することを求められたときはいつでも有効化する。本 skill は 8 ステップの規律ある設計プロセスを駆動し、その成果物は mermaid 図＋インターフェーススケッチ＋永続化された計画（コスト見積もりを含む）であり、呼び出し元のスレッド（またはそれが読み込むコーダー persona）がそれを自然言語モジュールに変換する。設計成果物が存在する前に自然言語の起草へ飛ばないこと。
バンドルされたエージェント skill を確認し、GitLab CLI 向けのバンドル済みおよび厳選されたリモート skill をインストール、一覧表示、更新します。バンドル済み skill ファイルの表示、エージェント skill のインストール、skill カタログの確認、インストール済み skill の更新、リモート Orbit wrapper skill のインストールに使用します。トリガー：skills、agent skills、glab skills、skill get、skill install、skill update、skill bundles。
新しい library-reference distillation スキル——外部ライブラリ（nuqs、zod、framer-motion、msw、react-hook-form、emilkowal-animations）を慣用的な使用法のルールパックに変えるスキル——を立ち上げる、または新しい上流リリースに向けて既存のものを進化させるための方法論。このリポジトリで提供済みの library-ref スキルに経験的に共通する規約を蒸留する：ソース優先度のラダー（docs → blog/changelog → issues → types → examples）、API の変化速度に応じて反転するバージョン固定、汎用の 4 層カテゴリラダー（CRITICAL セットアップ → HIGH 分離 → MEDIUM 合成 → LOW エッジケース）、4 スロットの When-to-Apply テンプレート、失敗ギャップの模範ヒューリスティック（API の再説明よりも本番の教訓を重視）、引用セットのチェックサムとしての metadata.references[]。トリガー："I want to write a skill for library X"、"refresh against new upstream"、"where should I source rules from"、"what categories should this skill have"、および library-reference distillation に対する /dev-skill:new。
MCP（Model Context Protocol）サーバーとツールをエンドツーエンドで評価します——GitHub URL または npm パッケージからデプロイし、プロトコル通信とツール呼び出しをテストし、AI が生成したスマートテストを実行し、リポジトリの持続可能性と人気をスコアリングします。ユーザーが MCP サーバー、MCP ツール、MCP パッケージをテスト、評価、監査、スコアリング、審査したいとき、または「この MCP は動くのか」「この MCP は良いのか」と尋ねたときにこのスキルを使用します。GitHub URL やパッケージ名を貼り付けただけの場合でも同様です。
Roblox ゲームの PRD、ロードマップ、計画を、ゲーム全体を一度に作るのではなく、個別にプレイテスト可能な小さな垂直スライスに分割する。ユーザーがコンセプトや PRD を実装可能なチケットにしたい、作業をスライスに分割したい、次に何を作るか計画したい、あるいは Claude がゲーム全体を一度に作ろうとするのを止めたいときに使用する。各スライスは、クライアント、サーバー、remotes、データ、UI を貫いて、プレイヤー向けの小さな機能を 1 つ実装し、Studio のプレイテストで検証する。
目標志向のエージェント向けに継続的改善ループを実装する：EVAL、ANALYZE、RESEARCH（仮説 + 証拠 + 反論）、IMPROVE、RE-EVAL、DECIDE。改善を自動コミットし（純増 +2%、5% を超える回帰なし）、失敗は元に戻す。4 つの SDK 実装すべてで動作する。「improve agent」「self-improving loop」「agent eval loop」「benchmark agents」「run improvement cycle」で自動的に有効化される。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。